OpenAI 改进微调 API 并扩展自定义模型计划
OpenAI 为微调 API 增加新功能，让开发者对微调拥有更多控制权，同时公布构建自定义模型的新方式。
#数据/训练
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今日 2 条OpenAI NewsAI 评分4040 Hugging Face BlogAI 评分3232 用 Hugging Face Dataset Viewer API 和 MotherDuck DuckDB-NSQL-7B 实现 Text2SQL
MotherDuck 与 Numbers Station 推出 DuckDB-NSQL-7B，一个专为 DuckDB SQL 打造的大语言模型，基于 Meta Llama-2-7b 微调并进一步用 DuckDB text-to-SQL 数据对精调，可生成包括官方文档和扩展在内的多种有效 DuckDB SQL 语句。
OpenAI NewsAI 评分2727 OpenAI 与 Harvey 合作为法律从业者定制模型
Harvey 与 OpenAI 合作，为法律从业者构建了一个定制训练的模型。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Cosmopedia：如何为 LLM 预训练构建大规模合成数据
Hugging Face 发布 Cosmopedia，一个由 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 生成的合成数据集，包含超 3000 万个文件、250 亿 token，用于从零预训练大语言模型，目标是复现 Phi-1.5 的训练数据。
推荐理由：Hugging Face 公开了从提示词设计到去污染、训练评估的完整合成数据流水线，可迁移到自建预训练数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 博客介绍 GaLore：在消费级硬件上训练大模型
Hugging Face 博客介绍 GaLore 优化器，通过将梯度投影到低秩子空间，可把优化器状态显存占用降低 82.5% 以上，从而在 NVIDIA RTX 4090 等消费级 GPU 上训练最高 70 亿参数的 Llama 架构模型。
推荐理由：原文给出 GaLore 与 8-bit 优化器结合的训练流程和可运行代码，读者可据此在消费级显卡上复现大模型训练。
Hugging Face BlogAI 评分4040 Hugging Face 发布 WebSight 数据集，用 VLM 将网页截图转为 HTML 代码
Hugging Face 推出 WebSight 数据集，用于训练视觉语言模型将网页截图转换为 HTML 代码。该数据集从 v0.1 的 823,000 对截图/HTML 样本扩展至 v0.2 的 200 万例，改用真实截图和 Tailwind CSS。基于该数据集微调的模型 Sightseer 可将网页截图转为可用的 HTML 代码，并还原截图中的图像。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Argilla 与 Hugging Face 发起 Data is Better Together，共建偏好数据集并招募首批社区
Argilla 与 Hugging Face 推出 Data is Better Together 实验，几天内吸引 350 名社区贡献者完成超 11,000 条 prompt 评分，并发布含 10,000 条 prompt 用户评分的 10k_prompts_ranked 数据集。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 详解 Matryoshka 嵌入模型：可截断的多维度嵌入
Hugging Face 发布 Matryoshka 嵌入模型入门指南，这类模型可将嵌入截断到多种维度而性能损失不大，灵感来自俄罗斯套娃。
Hugging Face BlogAI 评分4242 如何在 Hugging Face 上微调 Gemma 模型
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 Transformers 和 PEFT 库对 Google DeepMind 的开源模型 Gemma（2B 和 7B 参数）进行 LoRA 微调。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face PEFT 新增多种 LoRA 适配器合并方法
Hugging Face 在 PEFT 中新增面向 LoRA 适配器的合并方法，包括 cat、linear、svd、TIES、DARE 和 magnitude_prune 等，可通过 add_weighted_adapter() 调用。
推荐理由：PEFT 新增多种 LoRA 合并方法并给出选型顺序，读者可据此判断不同适配器组合该用哪种策略。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用开源 LLM 合成数据训练专用模型：省钱、省时、减碳
Hugging Face 博客给出用开源 LLM 生成合成数据、再蒸馏出专用小模型的完整流程，并以金融新闻投资者情绪识别为案例。
推荐理由：用开源 LLM 生成合成数据再蒸馏小模型的完整流程，附可复用 notebook 与成本、延迟、碳排放对比。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face 上的 PatchTST 时间序列 Transformer 实战
Hugging Face 博客给出 PatchTST 的上手示例，先在 Electricity 数据集上做预测，再用预训练模型对 ETTh1 数据集做零样本预测，随后进行线性探测与微调。PatchTST 由 Yuqi Nie 等人提出、发表于 ICLR 2023，通过将时间序列切分为 patch 作为输入 token，并采用通道独立设计，在保留局部语义的同时二次方降低注意力计算与内存开销。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 与 Patronus 推出 Enterprise Scenarios Leaderboard：面向真实企业用例的 LLM 排行榜
Patronus 团队基于 Hugging Face Leaderboard Template 推出 Enterprise Scenarios Leaderboard，用于评估语言模型在真实企业场景中的表现。
Hugging Face BlogAI 评分2222 IBM Research 与 Hugging Face 在 Transformers 库中发布 PatchTSMixer
IBM Research 与 Hugging Face 团队合作，在 Transformers 库中发布了轻量级时序建模模型 PatchTSMixer。该模型基于 MLP-Mixer 架构，支持跨 patch、通道和隐藏特征的轻量混合，可预训练后用于预测、分类和回归等下游任务。
Hugging Face BlogAI 评分3434 用 DPO、IPO 与 KTO 做偏好微调：Hugging Face 的实证对比
Hugging Face 在 OpenHermes-2.5-Mistral-7B 和 Zephyr-7b-beta-sft 两个 7B 模型上，用 MT-Bench 对比了 DPO、IPO、KTO 三种无需强化学习的偏好对齐方法，并扫描 β 等关键超参数。结果显示其中一种方法明显优于其他两种，但需调好关键超参数才能达到最佳效果；相关代码已在 alignment-handbook 开源。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Unsloth 与 TRL 集成：LLM 微调提速 2 倍、显存最多降 74%
Hugging Face 博客介绍社区开发的轻量库 Unsloth，与 TRL 的 SFTTrainer、DPOTrainer 等配合可将 LLM 微调提速约 2 倍，显存占用最多降低 74%，且相对标准 QLoRA 精度损失为 0%。
推荐理由：原文给出 Unsloth 与 TRL 集成的实测加速与显存数据，读者可据此判断微调成本能降到什么程度。
Hugging Face BlogAI 评分3838 2023：开源大语言模型之年
Hugging Face 回顾 2023 年开源 LLM 进展，指出公众对开源与闭源之争的关注度大幅上升。文章梳理了预训练大模型的构成要素，包括架构、训练数据、tokenizer、训练超参数与模型权重，并回顾 2022 年的代表模型：176B 参数的 BLOOM、175B 参数的 OPT 以及 GLM-130B。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face 详解混合专家模型 MoE
Hugging Face 发布长文《Mixture of Experts Explained》，系统讲解 MoE 的构成、训练与推理取舍。文章指出 MoE 用稀疏层替换部分 FFN 层并配路由网络，预训练更快、推理比同参数量稠密模型更快，但需把全部专家载入显存，例如 Mixtral 8x7B 需容纳 47B 参数。
推荐理由：系统梳理 MoE 的构成、训练与推理取舍，并给出并行与部署的实践要点，适合理解稀疏模型为何省算力却吃显存。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Open LLM Leaderboard 的 DROP 基准深度排查
Open LLM Leaderboard 新增的 DROP 基准出现异常：绝大多数模型 f1-score 低于 10。Hugging Face 排查发现，归一化步骤在数字后跟非空格空白字符时无法匹配正确答案，且以 . 作为停止词会截断浮点答案、让高质量模型生成过多内容反而拉低 f1。改用 \n 作为停止词重新计算后，分数与整体表现的相关性明显改善。
OpenAI NewsAI 评分3838 OpenAI 数据合作计划：共建开源与私有 AI 训练数据集
OpenAI 启动 Data Partnerships 计划，与各方合作创建用于 AI 训练的开源和私有数据集。
Hugging Face BlogAI 评分2222 RoBERTa、Llama 2 与 Mistral 7B 灾难推文分类性能对比：基于 LoRA 的微调实践
一项对比实验用 LoRA 微调 RoBERTa-large（355M）、Llama-2-7b 和 Mistral-7B-v0.1 三个模型，在灾难推文二分类任务上评测性能。实验统一设置 MAX_LEN=512，在单张 A6000（48GB）上完成训练，并使用 Weights & Biases 做超参数调优与实验记录。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Explosion 推出 Prodigy-HF：与 Hugging Face 直接集成
Explosion 发布 Prodigy-HF 插件，让 Prodigy 标注工具直接对接 Hugging Face 生态。
Hugging Face BlogAI 评分4040 用一行代码交互式探索你的 Hugging Face 数据集
Renumics Spotlight 现可直接读取 Hugging Face datasets，只需一行 spotlight.show(ds) 即可交互式可视化数据集。它支持加载模型预测与嵌入向量，通过相似度图、混淆矩阵等定位关键数据簇与模型失败模式，并可在 GUI 或 Python API 中自定义检查布局。
Hugging Face BlogAI 评分5555 RLHF with PPO 的 N 个实现细节：复现 OpenAI 原始代码库
Hugging Face 博客复现了 OpenAI 2019 年的 RLHF 代码库 openai/lm-human-preferences，在情感和描述性任务上得到与原始代码几乎一致的学习曲线，并整理出一份实现细节清单。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Hugging Face tokenizers 新增 chat_template 属性，解决聊天格式错配导致的静默性能下降
Hugging Face 为 tokenizers 新增 chat_template 属性，用 Jinja 模板保存模型训练时使用的对话格式，并随 tokenizer 一起加载。
推荐理由：Hugging Face 把聊天格式从硬编码改为随 tokenizer 保存的模板，读者可了解格式错配为何造成静默性能下降。
Hugging Face BlogAI 评分5050 用 TRL 的 DDPO 微调 Stable Diffusion 模型
Hugging Face 在 trl 库中集成 DDPOTrainer，可用 DDPO（Denoising Diffusion Policy Optimization）对 Stable Diffusion 做强化学习微调。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布首个模型 Mistral 7B，以 Apache 2.0 开源
Mistral AI 发布首个 7B 参数模型 Mistral 7B，称其在所有标准英文与代码基准上超过现有 13B 参数以下的开源模型，并以 Apache 2.0 许可发布、可无限制使用。
推荐理由：Mistral AI 官方阐述开源模型路线，并给出 Mistral 7B 在标准基准上超越同规模开源模型的具体结果。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B
Hugging Face 发布教程，介绍如何用 PyTorch FSDP 结合 Transformers、Accelerate 和 TRL 微调 Llama 2 70B，并在 2 节点 16 张 A100 80GB 上完成训练，耗时约 13.5 小时。
推荐理由：原文给出 70B 模型多节点微调的三个具体瓶颈及对应配置改法，可迁移到其他大模型训练场景。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 TII 的 Falcon 180B 上线 Hugging Face
TII 发布 Falcon 180B 并上线 Hugging Face，参数规模 1800 亿，在 3.5 万亿 token 的 RefinedWeb 数据上预训练，是当时最大的公开可用语言模型。
推荐理由：Falcon 180B 以 1800 亿参数和 3.5 万亿 token 预训练规模进入开源生态，读者可据此了解当时开源模型与闭源模型的差距。
OpenAI NewsAI 评分3131 OpenAI 携手 Scale 为企业微调模型提供支持
OpenAI 与 Scale 达成合作，企业客户可借助 Scale 的 AI 专业能力微调 OpenAI 最先进的模型。该支持面向企业微调场景，帮助客户定制模型。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调与 API 更新
OpenAI 宣布开发者现在可以自带数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调，以适配各自的使用场景，同时更新了 API。
推荐理由：OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调，开发者可用自有数据定制模型，值得关注其对应用落地的影响。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 用 DPO 微调 Llama 2：TRL 库教程与代码
Hugging Face 博客介绍 TRL 库新增的 DPO 训练支持，并演示如何用 QLoRA 在 stack-exchange 偏好数据上微调 Llama v2 7B。
推荐理由：TRL 官方给出 DPO 微调 Llama 2 的完整代码与数据格式，读者可据此在自己的偏好数据上复现。
Hugging Face BlogAI 评分3232 Huggy Lingo：用机器学习改进 Hugging Face Hub 数据集的语言元数据
Hugging Face 用 facebook/fasttext-language-identification 模型为 Hub 上缺少语言标注的数据集预测语言，该模型可识别 217 种语言，通过 dataset viewer API 取每个数据集 20 行文本进行预测，再由 librarian-bots 提交 PR 补充元数据。
Hugging Face BlogAI 评分3434 Hugging Face 开源文本生成与 LLM 生态概览
Hugging Face 梳理其开源文本生成与 LLM 生态，涵盖因果语言模型与 text-to-text 模型、许可协议、LLM 服务工具及 PEFT 微调。
Hugging Face BlogAI 评分3434 如何在 Intel CPU 上微调 Stable Diffusion 模型
Hugging Face 展示了在 Intel 第四代 Xeon（Sapphire Rapids）CPU 集群上微调 Stable Diffusion 的完整流程，借助 AMX 加速器与 IPEX、oneCCL 实现分布式训练。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 如何服务美术馆、图书馆、档案馆与博物馆（GLAM）
Hugging Face Hub 目前托管超 190,000 个机器学习模型、33,000 个数据集和超 100,000 个应用与 demo，覆盖文本、图像、音频及多模态任务。这篇博客面向美术馆、图书馆、档案馆与博物馆（GLAM）从业者，介绍如何在 Hub 上按任务和语言筛选模型、用 model widget 测试效果，并以 CSV 格式上传 GLAM 数据集。
Hugging Face BlogAI 评分3838 Hugging Face 研究：基础模型能否像人类一样标注数据？
Hugging Face 在 Open LLM Leaderboard 评估套件中新增 GPT-4 评测，与 Scale AI 的人类标注对比，检验 LLM 能否替代人工标注偏好数据。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face Hub 集成 DuckDB：用 SQL 分析 5 万+数据集
Hugging Face Hub 新增 DuckDB 集成，用户可直接用 SQL 查询 Hub 上任意公开数据集。数据集查看器会自动将所有公开数据集转换为 Parquet 文件，通过 /parquet 端点获取 URL 后，配合 DuckDB 的 httpfs 扩展即可查询远程文件，大型数据集被分片为 500MB 块。
Hugging Face BlogAI 评分2222 Hugging Face Hub 上线 fastText 官方镜像：157 种语言词向量与语言识别模型
Hugging Face 开始托管 Meta AI 开源的 fastText 官方镜像，涵盖全部 157 种语言的词向量和最新语言识别模型，用户可通过 huggingface_hub 的 hf_hub_download 几行命令下载使用。该集成还支持文本分类与特征提取 widget，模型页面提供语言识别和词向量最近邻查询的在线试用。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Falcon 模型家族落地 Hugging Face 生态
阿布扎比技术创新研究院发布 Apache 2.0 许可的 Falcon 语言模型家族，包含 Falcon-40B 和 Falcon-7B 两个基础模型及对应 Instruct 版本。
推荐理由：介绍 Falcon 系列的开源许可、训练数据与多查询注意力设计，并给出在 Hugging Face 生态中推理和微调的具体路径。